Ellenőrzik-e az egyetemi felvételik az AI-t?
A Common App az AI által generált esszétartalmat csalásnak nevezi, a UCAS nyilatkozatot ír elő és saját hasonlósági ellenőrzéseket futtat, a Brown pedig csak helyesírásra és nyelvtanra engedi az AI használatát. Itt olvasható, mit tettek közzé ténylegesen a felvételi irodák, és miért a személyes nyilatkozatot már jóval azelőtt megítélik a hangnem alapján, hogy bármilyen szkenner közbelépne.
Ellenőrzik-e a felsőoktatási felvételik az AI-t? A Common App saját csalási szabályzata már egyetlen esszé elolvasása előtt megválaszolja a kérdés egy részét. 2023 óta az alkalmazási csalás definíciója kifejezetten megnevezi „a mesterségesintelligencia-platform, technológia vagy algoritmus érdemi tartalmát vagy kimenetét” a plágium mellett, és minden jelentkező ennek a definíciónak megfelelően tesz nyilatkozatot a benyújtás előtt. Ami összeköti a felvételi irodákat, az nem egy közös felismerő eszköz. Hanem az a közös elvárás, hogy a mezőben szereplő esszét a jelentkező írta, nem pedig generálták és csak enyhén szerkesztették.
A UCAS hasonló ellenőrzést végez az Egyesült Királyság oldalán. Minden jelentkező kijelenti, hogy a személyes nyilatkozata nem más forrásból lett lemásolva vagy biztosítva, beleértve a generatív AI-t is. A UCAS Verification Team minden jelentkezésen hasonlóságfelismerő rendszert futtat, éppen ezt keresve. Egyes főiskolák ennél is tovább mennek bármelyik platform alapkövetelményeinél. Például a Brown University saját jelentkezési útmutatója kimondja, hogy az AI használata semmilyen körülmények között nem megengedett a jelentkezési tartalommal összefüggésben, egy név szerint megjelölt kivétellel a helyesírás és a nyelvtan ellenőrzésére. Néhány iskola egyáltalán nem tett közzé semmit a témáról. Ez különbözik attól az iskolától, amely csendben úgy döntött, hogy az AI elfogadható.
Ellenőrzik-e a felsőoktatási felvételik az AI-t? Mit mond valójában a Common App
A Common App csalási szabályzata elég tágon határozza meg a csalást ahhoz, hogy többet fedjen le, mint a szó szerinti másolást. Az „a mesterségesintelligencia-platform, technológia vagy algoritmus érdemi tartalma vagy kimenete” kitétel olyan chatbot-vázlatot is érint, amelyet átfogalmaztak, rövidítettek vagy átszerkesztettek, ugyanúgy, mint egy változtatás nélkül beillesztett szöveget, mert a mérce az, hogy az érdemi tartalom a jelentkezőtől származott-e, nem pedig az, hogy a végső mondatszintű megfogalmazás véletlenül pontosan megegyezik-e egy chatbot kimenetével. Minden jelentkező aláírja azt a nyilatkozatot, amely ezt a kitételt is tartalmazza, amikor a platformon keresztül benyújtja a jelentkezését. A lényeges kérdés nem az, hogy egy adott főiskola éppen ellenőriz-e. Hanem az, hogy a jelentkezés igaz volt-e akkor, amikor aláírták, egy olyan űrlapon, amelyhez a jelentkező már hozzájárult.
Brown hasznos példa éppen azért, mert az útmutatásai kevés teret hagynak az értelmezésnek. Az AI segítség csak a helyesírás és a nyelvtan ellenőrzésére engedélyezett, ugyanarra a szűk felhasználásra, amelyet egy alapvető lektoráló eszköz lefedne, és azon túl semmire. Ez egy szigorúbb, közzétett kiegészítő szabály a Common App általános normája fölött, nem pedig külön kérdés. Mindez nem azon az eszközön keresztül zajlik, amelyre a legtöbb hallgató gondol, amikor ez a téma felmerül: hogy a Turnitin képes-e felismerni a ChatGPT-t egy benyújtott esszében, az a kurzusmunkára vonatkozó kérdés, amelyet a beiratkozás után egy learning management systemen belül vizsgálnak át, míg a felvételi elbírálás korábban történik, egy másik dokumentumon, teljesen eltérő szabályok szerint.
Mit követel meg a UCAS a personal statementben
A UCAS hasonló határt húz, mint a Common App, a maga megfogalmazásával. Egy personal statement, vagy annak nagy részének létrehozása egy olyan eszközzel, mint a ChatGPT, majd eredetiként való benyújtása csalásnak minősülhet, és azzal járhat, hogy a jelentkező elveszíti az ajánlatot, vagy egy meglévő ajánlatot visszavonnak. Az AI használata arra, hogy ötleteket kapjunk arról, mit érdemes belefoglalni, hogyan kell felépíteni egy bekezdést, vagy hogyan lehet javítani egy mondat olvashatóságát, más kérdés, és a UCAS saját útmutatása ezt a fajta használatot elfogadhatónak tekinti. A UCAS által húzott különbség közel áll ahhoz, amelyet a Common App húz, csak más kitétellel: a segítség rendben van, a helyettesítés nem.
Ez a különbségtétel nem csupán olyan útmutatás, amely mögött nincs valódi erő. A UCAS Verification Team ellenőrzi a csalárd jelentkezéseket és a personal statementek közötti hasonlósági mintázatokat, és ha a rendszere egy nyilatkozatot jelöl, az adott jelentkezésben megnevezett egyetemeket vagy főiskolákat közvetlenül értesíthetik. Egy jelölés önmagában nem zár le egy jelentkezést. Azt jelenti, hogy a nyilatkozatot másodszor is, jóval szkeptikusabban olvassák el olyan emberek, akik minden ciklusban több ezer ilyet látnak, és már a második bekezdés előtt tudják, hogyan néz ki egy sablonválasz.
Emberibbé tenni saját dolgozatát
Alakítsa át az AI által támogatott szövegét úgy, hogy emberinek hangozzon, anélkül hogy fontos szavakat vagy hivatkozásokat érintene.
Amikor a felvételi irodák egyáltalán semmit sem mondtak
A két nagy jelentkezési platformon és néhány, például Brownhoz hasonló iskolán kívül a legtöbb egyéni felvételi iroda nem tett közzé semmit kifejezetten az AI-ról a jelentkezési esszékben. Ezt a hallgatást érdemes figyelmesen olvasni. Az az iskola, amelynek nincs AI-specifikus mondata, nem feltétlenül döntött úgy, hogy az AI elfogadható. Az általános jelentkezési integritásra vonatkozó nyelvezete, ugyanaz a megfogalmazás, amely már most is lefedi a plágiumot és a kitalált tevékenységlistákat, megelőzi a generatív AI-t, és továbbra is kiterjed rá, akár kimondja ezt külön mondat, akár nem. Ez a hiányosság egy olyan mintázattal egyezik, amelyet érdemes megérteni abban, hogyan kezelik az egyetemek tágabban az AI-szabályozást: az általános intézményi szabály és az adott kurzusra vagy tanszékre vonatkozó szabály gyakran eltérő részletességi szinten áll, és rendszerint a konkrétabb szabály az irányadó.
Miért nem egy detektor a valódi próba
A felvételi olvasó nem egy osztályozót próbál futtatni egy személyes nyilatkozaton. A kérdés, amelyre választ keres, sokkal célzottabb és sokkal nehezebb: "ez úgy hangzik, mint egyetlen konkrét személy, aki egyetlen konkrét dolgot tett, kellően megismételhetetlen részletességgel leírva ahhoz, hogy senki más ne írhatta volna ezt a pontos bekezdést?" Az így generált próza valószínűleg még akkor is elmarad ettől a céltól, ha senki sem olvassa detektáló eszközzel. Inkább általánosra törekszik, mint konkrétra: tanulságot mond el, nem azt a pontos pillanatot, amikor a tanulság megszületett, érdeklődést mutat az orvostudomány iránt, nem azt a konkrét betegtalálkozást, amely ezt kiváltotta. Egy emberi olvasó ezt a különbséget azonnal és világosan látja, jóval azelőtt, hogy bármilyen százalék megjelenne a képernyőn.
A felvételi tisztviselők egyetlen ciklus alatt több ezer ilyen esszét olvasnak, és éppen ezért tűnik ki a generikus változat ahelyett, hogy beleolvadna a tömegbe. Az a mondat, amelyet bármelyik jelentkező megírhatott volna ugyanazokkal a statisztikákkal és ugyanazzal a tervezett szakkal, erősebb jelzés, mint egy furcsa igeválasztású vagy szokatlan szerkezetű mondat. Ebben az összefüggésben a konkrétság nem stiláris preferencia. Ez az egész alap, amelyen az esszét elbírálják, függetlenül attól, hogy egy szkenner mit jelölne meg vagy mit nem.
Az AI használata a jelentkezésben anélkül, hogy átlépnénk egy határt
Azok a felhasználások, amelyeket mind a UCAS, mind a Brown elfogadhatónak tekint, egy működőképes mintázat felé mutatnak: AI a szerkezethez, a téma szűkítéséhez, egy elírás kiszűréséhez, és egy ember a tényleges mondatokhoz, amelyek azt írják le, mi történt és miért volt ez fontos. Egy teljes bekezdés megfogalmazása egy chatbot segítségével, majd más szavakkal való átírása továbbra is olyan tartalomból indul ki, amely eredetileg nem a jelentkezőé volt, és pontosan ez az a helyettesítés, amely köré az itt vizsgált minden szabályzat határt húz. Egy ingyenes esszéellenőrző ésszerű módja annak, hogy még azelőtt kiszűrjünk egy bekezdést, amely általános, bárki jelentkezésére illő megfogalmazásba csúszott át, mielőtt az egyáltalán közel kerülne a beküldés gombhoz, függetlenül attól, hogyan írták azt a bekezdést.
A klinikai programok alkalmazzák a legszigorúbb szabályokat az összes tudományterület közül, és az AI észlelése az ápolóképzésben külön kezelendő. Az ezek mögött álló elv a akadémiai integritásról és az AI-ról szóló írásban van kifejtve.
Ennek semmi köze ahhoz, hogy bármelyik platformon túljárjunk egy szűrőrendszer eszén. TextPulse AI humanizer for students szolgáltatása egy becsült Human Score értéket közöl, amelyet egy vázlat saját statisztikai alakjából számít, és ez egy személyes nyilatkozat esetében is valóban hasznos lektorálási ellenőrzés, mivel ugyanaz az általános megfogalmazás, amelyre egy osztályozó reagál, gyakran pontosan az, amin egy unott felvételi olvasó is átsiklik. A tartósabb lépés az, amelyet egyetlen szabályzatnak sem kell kimondania: írja le azt az egy részletet a saját életéből, amelyet idén senki más, aki jelentkezik, nem írhatott volna meg helyette.
Gyakran ismételt kérdések
Ellenőrzik-e az egyetemi felvételik az AI-t? Nem, nem egyetlen közös detektorral minden iskola esetében. A Common App csalási szabályzata 2023 óta az AI által generált tartalmat a jelentkezési csalás egyik formájaként nevezi meg, a UCAS pedig nyilatkozatot ír elő, és saját hasonlósági ellenőrzéseket futtat a személyes nyilatkozatokon. A végrehajtás többnyire erre a tanúsításra és arra támaszkodik, hogy az olvasók észreveszik, ha az írás nem úgy hangzik, mintha egyetlen konkrét jelentkező írta volna.
PhD in natural language processing, with years spent building NLP applications end to end. Moe works on text analysis: lexical and syntactic structure, and what separates machine-generated prose from human prose statistically. He has been experimenting with computational linguistics since the early days of NLTK, spaCy and WordNet, and still writes most of his tooling in Python.
